• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.295-309
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• 2021

4차 산업혁명에 따른 급변하는 교육환경에서 메이커교육은 하나의 대안으로 논의되며, 정부의 정책적 지원하에 다양한 메이커교육이 활발하게 진행되어왔다. 그러다 갑작스럽게 등장한 COVID-19로 인하여 메이커교육 역시 비대면 환경에서 이루어지게 되었다. 그러면서 비대면 환경에서도 메이커 정신을 목표로 하는 메이커 교육으로서의 방향성을 유지하기 위한 도전이 주어지게 되었다. 이에 본 연구는 '비대면 환경에서의 메이커교육 수업설계'에 필요한 체크리스트를 개발함으로써, 이러한 도전에 대한 하나의 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 먼저 문헌연구를 통해 비대면 학습 환경의 특징과 메이커교육의 특징을 정리하여 체크리스트의 초안을 만들고, 이를 현재 현장에서 비대면 메이커교육을 실시하고 있는 5인의 강사들의 피드백을 받아, 체크리스트의 최종안을 개발하였다. 이를 통해, 앞으로도 당분간 비대면 환경에서 메이커교육이 실시되어야 할 상황에서, 메이커 정신에 입각한 메이커교육수업의 특성과 목표는 유지하면서도 비대면 학습 환경의 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 학습 환경 및 전략 요소를 갖춘 수업으로 개발, 진행되어 메이커교육의 지속적인 진행과 확장적 적용에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.597-607
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• 2023

연구목적:고용노동부는 근로자의 산업재해 및 건강장해 예방을 위한 업무를 수행하는 주무부처로서 그간 자연재난 중 폭우로 인한 근로자의 안전을 위해 노력을 해 왔으나, 폭우로 인한 사업장 재난을 막기에는 역부족이였다. 이에 따라, 고용노동부에서 폭우재난을 대응했던 실제 사례를 분석하고 대응체계 개선을 위한 방안을 제시하고자 한다. 연구방법: 본부·지방관서·한국산업안전보건공단에서 재난업무를 수행하는 담당자로 구성된 내부 전문가집단과 교수, 컨설팅 대표, 타부처 재난담당자로 구성된 외부 전문가집단과 함께 폭우재난을 대응하기 위해 실시한 비상대응체계, 업종별 자율점검, 사업장 점검, 중대사이렌 활용, 안전관리 및 복구작업 지도 등에 관한 내용을 검토하였다. 연구결과:우선, 상시 연락체계는 수시로 점검이 필요하며, 세부적인 업종별 자율점검표 마련·배포도 필요하다. 또한, 사업장 점검 시 자율점검 이행여부 확인을 해야 하며, 중대재해 사이렌으로 통해 알리는 정보의 가독성을 높일 방안도 필요 해 보인다. 아울러, 안전작업은 도급형태로 이뤄지기 때문에 구체적인 안전지침 마련도 필요해 보인다. 결론:계절적 유해·위험요인으로 인한 근로자의 생명을 보호하기 위해서는 과거처럼 수동적인 대처방법과 달리 이상기후는 돌발상황으로 여겨서는 안되고, 관행적인 틀에서 벗어나 적극적이고 선제적으로 대응해야 할 것이다.

• 분석과 대안
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• 제7권1호
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• pp.83-114
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• 2023

제1차 세계대전을 다루는 국제정치에 대한 이전의 연구들은 주로 세력균형과 동맹 문제를 전쟁의 원인으로 지목했다. 이러한 시각들은 전쟁의 직접적인 원인인 사라예보 암살을 단순한 계기로 보았다. 결과적으로, 이러한 연구들은 '무엇이 전쟁을 피할 수 없게 만들었는지'를 설명할 수 있지만, 여전히 '왜 전쟁이 발칸 반도에서 시작되었고, 어떻게 유럽 전역으로 퍼졌는지'를 완전히 설명하지 못했다. 이러한 선행연구들의 한계를 보완하기 위해 본 연구는 독일-오스트리아와 러시아-세르비아의 갈등으로 시작된 발칸반도의 맥락에서 1차 세계대전의 기원을 찾는 것을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구는 슈메이커와 스파니에의 국가 간 후견-피후견 관계와 위기 조작의 개념을 통해 발칸 위기의 역사적 배경과 위기의 전개를 분석하였다. 그 결과, 러시아와 독일의 경쟁과 그들의 피후견국들의 위기 조종 시도가 반드시 전쟁으로 이어지지는 않았음을 확인하였다. 그러나 위기 조종은 잠재적으로 그리고 누적적으로 나타날 후견국의 경쟁적 사고방식을 심어주었다. 이후 예상치 못한 위기가 발생했고, 경쟁 후견국들은 상대가 대전략적 음모와 도전을 계획하고 있다고 의심했다. 그 결과 그들은 피후견국들에 의한 위기 조작에 취약해졌다. 이러한 상황은 발칸의 후견-피후견 관계의 맥락에서 제1차 세계 대전의 발발 원인이 되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.17-27
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• 2023

오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제19권2호
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• pp.117-137
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• 2009

Recently, intelligent traffic information systems have enabled people to forecast traffic conditions before hitting the road. These convenient systems operate on the basis of data reflecting current road and traffic conditions as well as distance-based data between locations. Thanks to the rapid development of ubiquitous computing, tremendous context data have become readily available making vehicle route planning easier than ever. Previous research in relation to optimization of vehicle route planning merely focused on finding the optimal distance between locations. Contexts reflecting the road and traffic conditions were then not seriously treated as a way to resolve the optimal routing problems based on distance-based route planning, because this kind of information does not have much significant impact on traffic routing until a a complex traffic situation arises. Further, it was also not easy to take into full account the traffic contexts for resolving optimal routing problems because predicting the dynamic traffic situations was regarded a daunting task. However, with rapid increase in traffic complexity the importance of developing contexts reflecting data related to moving costs has emerged. Hence, this research proposes a framework designed to resolve an optimal route planning problem by taking full account of additional moving cost such as road traffic cost and weather cost, among others. Recent technological development particularly in the ubiquitous computing environment has facilitated the collection of such data. This framework is based on the contexts of time, traffic, and environment, which addresses the following issues. First, we clarify and classify the diverse contexts that affect a vehicle's velocity and estimates the optimization of moving cost based on dynamic programming that accounts for the context cost according to the variance of contexts. Second, the velocity reduction rate is applied to find the optimal route (shortest path) using the context data on the current traffic condition. The velocity reduction rate infers to the degree of possible velocity including moving vehicles' considerable road and traffic contexts, indicating the statistical or experimental data. Knowledge generated in this papercan be referenced by several organizations which deal with road and traffic data. Third, in experimentation, we evaluate the effectiveness of the proposed context-based optimal route (shortest path) between locations by comparing it to the previously used distance-based shortest path. A vehicles' optimal route might change due to its diverse velocity caused by unexpected but potential dynamic situations depending on the road condition. This study includes such context variables as 'road congestion', 'work', 'accident', and 'weather' which can alter the traffic condition. The contexts can affect moving vehicle's velocity on the road. Since these context variables except for 'weather' are related to road conditions, relevant data were provided by the Korea Expressway Corporation. The 'weather'-related data were attained from the Korea Meteorological Administration. The aware contexts are classified contexts causing reduction of vehicles' velocity which determines the velocity reduction rate. To find the optimal route (shortest path), we introduced the velocity reduction rate in the context for calculating a vehicle's velocity reflecting composite contexts when one event synchronizes with another. We then proposed a context-based optimal route (shortest path) algorithm based on the dynamic programming. The algorithm is composed of three steps. In the first initialization step, departure and destination locations are given, and the path step is initialized as 0. In the second step, moving costs including composite contexts into account between locations on path are estimated using the velocity reduction rate by context as increasing path steps. In the third step, the optimal route (shortest path) is retrieved through back-tracking. In the provided research model, we designed a framework to account for context awareness, moving cost estimation (taking both composite and single contexts into account), and optimal route (shortest path) algorithm (based on dynamic programming). Through illustrative experimentation using the Wilcoxon signed rank test, we proved that context-based route planning is much more effective than distance-based route planning., In addition, we found that the optimal solution (shortest paths) through the distance-based route planning might not be optimized in real situation because road condition is very dynamic and unpredictable while affecting most vehicles' moving costs. For further study, while more information is needed for a more accurate estimation of moving vehicles' costs, this study still stands viable in the applications to reduce moving costs by effective route planning. For instance, it could be applied to deliverers' decision making to enhance their decision satisfaction when they meet unpredictable dynamic situations in moving vehicles on the road. Overall, we conclude that taking into account the contexts as a part of costs is a meaningful and sensible approach to in resolving the optimal route problem.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• Journal of Genetic Medicine
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• 제7권2호
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• pp.125-132
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• 2010

목 적: 착상전 유전진단(preimplantation genetic diagnosis, PGD)은 유전질환을 가진 부부들을 대상으로 체외수정을 통해 획득한 배아에서 유전진단을 하는 방법이다. 다양한 유전질환을 가진 부부에게 그 질환에 맞는 PGD의 설계가 진행되어야 하기 때문에 PGD 시행 전유전상담을 시행하는 것은 PGD 설계에 있어서 매우 중요하다. 이에, PGD 시행 시 필요한 유전상담의 내용에 대해 환자 및 가족과 전문가의 구체적인 의견을 수렴하고 분석하고자 하였다. 대상 및 방법: 본 연구는 PGD에 있어서 유전상담의 필요성과 중요성에 대한 의견을 알아보고자, 2010년 2월 3일부터 4월 30일까지 PGD를 실시 또는 실시 예정인 부부들과 PGD 관련 전문가들을 대상으로 이메일과 직접 설문지를 배포하여 설문조사를 실시하였다. 결 과: 환자 60명과 전문가 31명을 포함하여 총 91명이 설문조사에 응답하였으며, 환자들은 염색체 이상 질환 49명(81.7%)과 단일유전자 이상 질환 11명(18.3%) 이었다. 설문에 응답한 환자와 전문가 모두 유전상담이 PGD의 의료서비스 일환으로 반드시 필요하다고 답하였다. 환자의 충분한 이해를 위하여 필요한 유전상담의 시간에 대해 환자와 가족 그리고 전문가 의견을 수렴한 결과, 각각 45명(75.0%)과 23명(74.2%)이 적정한 유전상담시간을 30분 이상이라고 응답하였다. 하지만, 현 의료시스템에서는 짧은 진료시간 내 진료와 유전상담을 동시에 진행함으로써 환자에게 완벽한 정보제공이 이루어지지 않는 것으로 나타났다. 한편, 전문가 그룹에서는 진료시간의 부족과 유전질환의 정보 부족이 유전상담의 어려운 점이라고 답하였으며, 이에 비 의사(non-MD) 전문유전상담사가 필요하다는 의견이 30명(96.7%)으로 높게 나타났다. 환자와 가족들은 PGD 시술 시 예기치 못한 결과의 가능성, 환자가 가진 유전질환의 위험을 예방할 수 있는 선택사항, 환자가 가지고 있는 유전질환의 위험도 평가, 유전자 검사 시 검사의 목적 설명 및 검사기술의 한계점과 오진률의 설명, PGD 시술 전반에 관한 기술적인 정보 등에 대하여 관심을 가지고 있으며 더 자세한 설명을 필요로 하는 것으로 나타났다. 이에 대한 전문가 의견 역시 환자 및 가족이 관심 있고 자세한 설명을 원하는 정보와 대부분 일치하였다. 이에 따라 환자의 요구와 의견으로 나타난 위의 결과들을 향후 PGD를 위한 유전상담의 지침(guide-line) 구축 시 반영하여야 할 것으로 사료된다. 결 론: 본 연구에서 유전진단과 생식의학 기술의 발전과 더불어 PGD의 적용과 효율성 등에 대한인식이 높아짐에 따라, PGD를 시행함에 있어서 구체적이고 체계적인 유전상담이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 설문조사 결과가 향후 PGD를 위한 유전상담 지침서(guideline)에 반영되어 적절한 PGD의 설계, 실시, 사후관리에 큰 도움이 되기를 기대한다.

• 대한공업교육학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-27
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• 2013

이 연구는 산업 현장에의 보다 발전된 성장 잠재력을 제고하기 위하여 문헌분석과 직업교육 전문가들을 통해 델파이 조사를 하고 신 도제제도의 구성 영역과 요소들을 찾고자 하였다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 문헌 연구와 조사 연구가 이루어졌는데, 조사 연구의 경우 총 3차례의 델파이 조사를 통한 전문가 의견 수렴 과정을 거쳐 이루어 졌다. 제 1차 델파이 조사에서는 개방형 질문을 통해 8개의 구성 영역과 64개의 하위 요소들을 도출하였다. 그 후 추가적인 2차례(2, 3차)의 델파이 조사에서는 델파이 패널의 수정 의견, 제 2차 조사 결과의 내용 타당도 분석 결과, 그리고 전문가 자문 위원회의 검토 결과를 종합하여 문항을 추가, 삭제, 통합, 재진술, 이동 등으로 수정 보완하였다. 이를 통해 최종적인 신 도제제도의 구성 영역과 요소들(총 6개 구성 영역, 41개 하위 요소)을 추출하였으며, 각 영역과 요소들의 내용 타당도와 신뢰도를 확보하였다. 그리고 연구를 통해 추출한 신 도제제도의 각 영역과 요소들에 대한 중요도 순위를 확인하였다. 위와 같은 연구방법과 절차에 따른 연구의 구체적 결과는 다음과 같다. 도출된 6개의 구성 영역 중 A. 기술 기능적 영역에서는 기술 기능의 현장 적용 능력, 새로운 기술 기능 습득, 품질 확보 능력, 연구 개발 능력, 자원 관리 활용 능력, 문제 해결 능력, 핵심 기술 기능 이해 능력, 아이디어의 형상화 표현력, 창의적 디자인 능력, 총 9개의 하위 요소를 도출하였다. B. 제도적 영역에서는 탄력적 인적 물적 지원, 명확한 업무분장, 객관적인 성과평가, 사제간 책임과 의무의 제도화, 직무발명 보상의 제도화, 총 5개의 하위 요소를 도출하였다. C. 정의적 영역에서는 사제와 동료 간의 예절 및 협동심, 직업에 대한 가치관, 기술에 대한 기본자세, 직업윤리 의식, 다른 조직에 대한 존중, 조직변화에 적극적 대응, 기술 계승자로서의 태도, 봉사 정신, 총 8개의 하위 요소를 도출하였다. D. 자기 계발 영역에서는 자기 평가 및 성찰, 조직 이해력 함양, 진로 설계와 개발 능력, 건전한 인생관, 의사소통 능력, 의사결정 능력, 개인역량 증진 제도 마련, 자기 통제력 향상, 돌발 상황에 대처, 총 9개의 하위 요소를 도출하였다. E. 지식적 영역에서는 해당분야의 기초 지식, 신기술, 선행기술에 대한 지식, 지식의 융합 및 이전, 실천적 지식, 총 4개의 하위 요소를 도출하였다. F. 환경적 영역에서는 기업 환경에 대한 인식, 교육 및 실천 환경의 이해, 도제의 기업 수요 이해, 지역사회와의 연계성, 노동시장 변화에 적응력, 사회 환경 변화에 대한 인식과 같이 총 6개의 하위 요소를 도출하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제40권4호
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• pp.197-205
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• 2016

우리나라는 수출 입 물동량의 대부분을 해상수송에 의존하고 있는 입장에서 예기치 못한 안전사고 등으로 컨테이너터미널의 정상적인 기능을 수행하기 어렵고 신뢰성에 문제가 되어 신규 물량 유치 및 기존 물량 유지에 타격을 받게 될 가능성도 제기 된다. 이에 컨테이너터미널에서는 365일 고객에게 최상의 서비스 질을 제공하기 위해서 항만근로자의 적극적인 업무 대처와 역할을 강조하고 있는 실정이다. 이러한 결과 항만근로자들에게 과중한 업무의 부담이 전가되어 안전사고가 매년 발생하고 있다. 본 논문에서는 실제 광양항 A 컨테이너터미널의 2012년부터 2015년 재해현황을 분석하고, 안전사고 교육 미비 상태와 안전사고 교육을 꾸준히 실행 했을 때 컨테이너터미널의 안전사고 현황을 분석하였다. 장비별 안전사고 분석결과 GC 경우 교육 전 2012년 45건, 2013년 31건이 발생했으며, 교육준비 과정 2014년 23건, 집중 교육 기간 2015년에는 8건이 발생하였다. TC 경우 교육 전 2012년 13건, 2013년 19건이 발생했으며, 교육준비 과정 2014년 12건, 집중 교육 기간 2015년에는 8건이 발생하였다. YT 경우 교육 전 2012년 9건, 2013년 9건이 발생했으며, 교육준비 과정 2014년 9건, 집중 교육 기간 2015년에는 4건이 발생하였다. 컨테이너터미널의 안전교육은 법정 교육, 자체 교육과 장비별 안전 수칙 교육이 컨테이너터미널에서 안전사고에 미치는 영향이 크게 나타남에 따라 안전사고를 미연에 예방하기 위해서 안전교육을 강화하고 있다.

• 시큐리티연구
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• 제19호
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• pp.67-103
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• 2009

본 논문은 우리나라에서 경호 경비업무를 대상으로 경호업무 효율성에 영향을 미치는 요인을 밝히는데 목적이 있다. 이를 위해서 기존의 경호업무 및 조직의 효율성에 관한 문헌들을 조사하고, 경호업무 효율성에 영향을 끼칠 것으로 생각되는 변수들을 찾아 경호업무 종사자나 경력자들에게 설문조사를 통한 영향요인을 경험적으로 확인하며, 공공경호와 민간경호업무를 비교분석하고, 이 분석 결과를 토대로 장차 경호업무를 효율적으로 수행하기 위해서는 어떤 요인에 초점을 두어야 하는지에 대한 정책적 함의를 검토하고자 하였다. 통계적으로 유의성이 있는 변수의 회귀계수를 보면 공공경호에서 조직구성원의 사기, 사전정보의 입수, 종합팀워크훈련, 행사예산 지원, 조직분위기이며, 그 영향력의 크기는 공공경호에서 행사예산 지원, 사전정보의 입수, 종합팀워크훈련, 조직분위기, 조직구성원의 사기 순이며, 경호 실무실습과 상호간 커뮤니케이션은 음(-)의 부호로서 이론적 기대와 다르게 나타났다. 민간경호에서는 유의성이 있는 변수의 회귀계수를 보면 경호기본의식, 종합팀워크훈련, 방탄장비 및 차량, 인원의 선발 및 배치, 행사지원 예산, 조직 내의 갈등, 조직구성원에 대한 보상, 사회적 우호 분위기, 돌발사건 등의 변수가 통계적으로 유의미하다는 것으로 나타났으며, 그 영향력의 크기는 행사지원 예산, 종합팀워크훈련, 사회적 우호 분위기, 조직구성원에 대한 보상, 방탄장비 및 차량, 조직 내의 갈등, 인원의 선발 및 배치, 돌발사건, 경호 기본의식 순으로 나타났다.